「tensorflow functions」に関連する検索結果が 2,852 つあります

関連度順

Tensor2Tensor (TensorFlow @ O'Reilly AI Conference, San Francisco '18) (Tensor2Tensor (TensorFlow @ O’Reilly AI Conference, San Francisco '18))

39:01

Tensor2Tensor (TensorFlow @ O'Reilly AI Conference, San Francisco '18) (Tensor2Tensor (TensorFlow @ O’Reilly AI Conference, San Francisco '18))

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モデルのオーバーフィットとアンダーフィットの問題を解決する - Pt.2 (Coding TensorFlow) (Solve your model’s overfitting and underfitting problems - Pt.2 (Coding TensorFlow))

04:52

モデルのオーバーフィットとアンダーフィットの問題を解決する - Pt.2 (Coding TensorFlow) (Solve your model’s overfitting and underfitting problems - Pt.2 (Coding TensorFlow))

5

TensorFlowを利用して：機械学習を利用した中世のテキストの転記を支援する古書家の支援 (Powered by TensorFlow: helping paleographers transcribe medieval text using machine learning)

02:59

TensorFlowを利用して：機械学習を利用した中世のテキストの転記を支援する古書家の支援 (Powered by TensorFlow: helping paleographers transcribe medieval text using machine learning)

4

Identifying composite functions | Derivative rules | AP Calculus AB | Khan Academy

08:12

Identifying composite functions | Derivative rules | AP Calculus AB | Khan Academy

5

モデルのオーバーフィットとアンダーフィットの問題を解決する - Pt.1 (Coding TensorFlow) (Solve your model’s overfitting and underfitting problems - Pt.1 (Coding TensorFlow))

04:43

モデルのオーバーフィットとアンダーフィットの問題を解決する - Pt.1 (Coding TensorFlow) (Solve your model’s overfitting and underfitting problems - Pt.1 (Coding TensorFlow))

5

機械学習用のデータセットを準備する（TensorFlowのコーディング (Prepare your dataset for machine learning (Coding TensorFlow))

07:37

機械学習用のデータセットを準備する（TensorFlowのコーディング (Prepare your dataset for machine learning (Coding TensorFlow))

2

関数を水平に拡大縮小する：例題｜関数の変形｜代数学2｜カーンアカデミー (Scaling functions horizontally: examples | Transformations of functions | Algebra 2 | Khan Academy)

08:09

関数を水平に拡大縮小する：例題｜関数の変形｜代数学2｜カーンアカデミー (Scaling functions horizontally: examples | Transformations of functions | Algebra 2 | Khan Academy)

1

2日目基調講演（TFワールド'19 (Day 2 Keynote (TF World '19))

89:35

2日目基調講演（TFワールド'19 (Day 2 Keynote (TF World '19))

5

Google Colaboratory（TensorFlowのコーディング）を始めよう (Get started with Google Colaboratory (Coding TensorFlow))

03:10

Google Colaboratory（TensorFlowのコーディング）を始めよう (Get started with Google Colaboratory (Coding TensorFlow))

4

TFコミュニティに参加する (TF Dev Summit '20) (Getting involved in the TF community (TF Dev Summit '20))

09:25

TFコミュニティに参加する (TF Dev Summit '20) (Getting involved in the TF community (TF Dev Summit '20))

2

撮像装置の機能 (Functions of the Integumentary System)

02:02

撮像装置の機能 (Functions of the Integumentary System)

33

MLのためのデータを準備する｜テキスト分類チュートリアル Pt.1 (Coding TensorFlow) (Prepare your data for ML | Text Classification Tutorial Pt. 1 (Coding TensorFlow))

04:25

MLのためのデータを準備する｜テキスト分類チュートリアル Pt.1 (Coding TensorFlow) (Prepare your data for ML | Text Classification Tutorial Pt. 1 (Coding TensorFlow))

2

関数のドメインを見つける (Finding Domain of Functions)

06:02

関数のドメインを見つける (Finding Domain of Functions)

50

Python、TensorFlow、Kerasを使ったディープラーニングのチュートリアル (Deep Learning with Python, TensorFlow, and Keras tutorial)

20:34

Python、TensorFlow、Kerasを使ったディープラーニングのチュートリアル (Deep Learning with Python, TensorFlow, and Keras tutorial)

71

TensorFlowによるワイド＆ディープラーニング - 機械学習 (Wide & Deep Learning with TensorFlow - Machine Learning)

03:25

TensorFlowによるワイド＆ディープラーニング - 機械学習 (Wide & Deep Learning with TensorFlow - Machine Learning)

147

Differentiating rational functions | Derivative rules | AP Calculus AB | Khan Academy

06:43

Differentiating rational functions | Derivative rules | AP Calculus AB | Khan Academy

6

偶数と奇数の関数。方程式｜関数の変形｜代数2｜カーンアカデミー (Even and odd functions: Equations | Transformations of functions | Algebra 2 | Khan Academy)

03:56

偶数と奇数の関数。方程式｜関数の変形｜代数2｜カーンアカデミー (Even and odd functions: Equations | Transformations of functions | Algebra 2 | Khan Academy)

16

スクラッチからのニューラルネットワークの発表 (Neural Networks from Scratch announcement)

11:35

スクラッチからのニューラルネットワークの発表 (Neural Networks from Scratch announcement)

2

AIポン - TensorFlow.js p.3 (AI Pong - TensorFlow.js p.3)

15:47

AIポン - TensorFlow.js p.3 (AI Pong - TensorFlow.js p.3)

4

カテゴリ理論 2.1.関数、エピモルフィズム (Category Theory 2.1: Functions, epimorphisms)

46:14

カテゴリ理論 2.1.関数、エピモルフィズム (Category Theory 2.1: Functions, epimorphisms)

40

BINARY CLASSIFIER WITH TENSORFLOW - CS50 on Twitch、EP.7 (BINARY CLASSIFIER WITH TENSORFLOW - CS50 on Twitch, EP. 7)

138:46

BINARY CLASSIFIER WITH TENSORFLOW - CS50 on Twitch、EP.7 (BINARY CLASSIFIER WITH TENSORFLOW - CS50 on Twitch, EP. 7)

4

MLIR: コンパイラによるTFの高速化 (TF Dev Summit '20) (MLIR: Accelerating TF with compilers (TF Dev Summit '20))

10:19

MLIR: コンパイラによるTFの高速化 (TF Dev Summit '20) (MLIR: Accelerating TF with compilers (TF Dev Summit '20))

2

偶数と奇数の関数。表｜関数の変形｜代数2｜カーンアカデミー (Even and odd functions: Tables | Transformations of functions | Algebra 2 | Khan Academy)

04:09

偶数と奇数の関数。表｜関数の変形｜代数2｜カーンアカデミー (Even and odd functions: Tables | Transformations of functions | Algebra 2 | Khan Academy)

3

試作から量産までの簡単なオンデバイスML (TF Dev Summit '20) (Easy on-device ML from prototype to production (TF Dev Summit '20))

16:30

試作から量産までの簡単なオンデバイスML (TF Dev Summit '20) (Easy on-device ML from prototype to production (TF Dev Summit '20))

2

Pythonチュートリアル - ラムダ関数を理解する (Python Tutorial - Understanding Lambda functions)

04:04

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日本語 B1 中級

Marine Engine Parts and Functions #marine #engineparts #shipengine

07:14

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TensorFlow.js 1.0 (TF Dev Summit '19) (TensorFlow.js 1.0 (TF Dev Summit '19))

17:51

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1

TF 2.x on Kaggle (TF Dev Summit '20) (TF 2.x on Kaggle (TF Dev Summit '20))

05:33

TF 2.x on Kaggle (TF Dev Summit '20) (TF 2.x on Kaggle (TF Dev Summit '20))

2

なぜメタデータが必要なのか？(TensorFlow Extended) (Why do I need metadata? (TensorFlow Extended))

05:32

なぜメタデータが必要なのか？(TensorFlow Extended) (Why do I need metadata? (TensorFlow Extended))

1

TFXのパイプラインはどのように動作するのか？(TensorFlow Extended) (How do TFX pipelines work? (TensorFlow Extended))

05:00

TFXのパイプラインはどのように動作するのか？(TensorFlow Extended) (How do TFX pipelines work? (TensorFlow Extended))

5

機械学習とTensorFlowの進歩（Google I/O '18 (Advances in machine learning and TensorFlow (Google I/O '18))

42:15

機械学習とTensorFlowの進歩（Google I/O '18 (Advances in machine learning and TensorFlow (Google I/O '18))

3

Colabを最大限に活用する (TF Dev Summit '20) (Making the most of Colab (TF Dev Summit '20))

06:44

Colabを最大限に活用する (TF Dev Summit '20) (Making the most of Colab (TF Dev Summit '20))

7

Accessチュートリアル - カスタム関数を作成する (Access Tutorial - Creating custom functions)

06:04

Accessチュートリアル - カスタム関数を作成する (Access Tutorial - Creating custom functions)

14

日本語 A2 初級

モデルのトレーニング - ディープラーニング、Python、TensorFlowでチャットボットを作る p.7 (Training a Model - Creating a Chatbot with Deep Learning, Python, and TensorFlow p.7)

17:21

モデルのトレーニング - ディープラーニング、Python、TensorFlowでチャットボットを作る p.7 (Training a Model - Creating a Chatbot with Deep Learning, Python, and TensorFlow p.7)

4

細菌の構造と機能 (Bacterial Structure and Functions)

06:59

細菌の構造と機能 (Bacterial Structure and Functions)

48

日本語 B2 中上級

画像分類器の構築（フランス語でのTensorFlowのコーディング (Construire un classifieur d'images (Coding TensorFlow en français))

05:42

画像分類器の構築（フランス語でのTensorFlowのコーディング (Construire un classifieur d'images (Coding TensorFlow en français))

2

PAI: A.I.のプラットフォーム in Alibaba (TF Dev Summit '19) (PAI: Platform of A.I. in Alibaba (TF Dev Summit '19))

05:14

PAI: A.I.のプラットフォーム in Alibaba (TF Dev Summit '19) (PAI: Platform of A.I. in Alibaba (TF Dev Summit '19))

1

ニューラルネットワークを設計する｜テキスト分類チュートリアル Pt.2 (Coding TensorFlow) (Designing a neural network | Text Classification Tutorial Pt. 2 (Coding TensorFlow))

06:03

ニューラルネットワークを設計する｜テキスト分類チュートリアル Pt.2 (Coding TensorFlow) (Designing a neural network | Text Classification Tutorial Pt. 2 (Coding TensorFlow))

8

ヤマハDAWシステム「NUAGE」：トランスポート機能 (Yamaha DAW Systems "NUAGE" : Transport Functions)

02:55

ヤマハDAWシステム「NUAGE」：トランスポート機能 (Yamaha DAW Systems "NUAGE" : Transport Functions)

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日本語 B2 中上級

偶数と奇数の関数。間違い探し｜関数の変形｜代数学2｜カーンアカデミー (Even and odd functions: Find the mistake | Transformations of functions | Algebra 2 | Khan Academy)

03:35

偶数と奇数の関数。間違い探し｜関数の変形｜代数学2｜カーンアカデミー (Even and odd functions: Find the mistake | Transformations of functions | Algebra 2 | Khan Academy)

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ニューラルネットワーク - 講義5 - CS50のPythonによる人工知能入門2020 (Neural Networks - Lecture 5 - CS50's Introduction to Artificial Intelligence with Python 2020)

101:20

ニューラルネットワーク - 講義5 - CS50のPythonによる人工知能入門2020 (Neural Networks - Lecture 5 - CS50's Introduction to Artificial Intelligence with Python 2020)

11

TF 2におけるパフォーマンスプロファイリング (TF Dev Summit '20) (Performance profiling in TF 2 (TF Dev Summit '20))

09:47

TF 2におけるパフォーマンスプロファイリング (TF Dev Summit '20) (Performance profiling in TF 2 (TF Dev Summit '20))

5

人体システム機能の概要。 (Human Body Systems Functions Overview: )

08:22

人体システム機能の概要。 (Human Body Systems Functions Overview: )

52

Limits of trigonometric functions | Limits and continuity | AP Calculus AB | Khan Academy

06:06

Limits of trigonometric functions | Limits and continuity | AP Calculus AB | Khan Academy

15

10分で純粋な関数を学ぶ (Learn Pure Functions In 10 Minutes)

10:11

10分で純粋な関数を学ぶ (Learn Pure Functions In 10 Minutes)

2

皮膚がん画像分類（TensorFlow Dev Summit 2017 (Skin Cancer Image Classification (TensorFlow Dev Summit 2017))

08:39

皮膚がん画像分類（TensorFlow Dev Summit 2017 (Skin Cancer Image Classification (TensorFlow Dev Summit 2017))

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日本語 B2 中上級